Ferramentas de inteligência artificial para aplicação em filogenia e em Grafo de Lattice

Abstract

Resumo: Esta dissertação apresenta as ferramentas rSWeeP e R3TO como inovações no campo da bioinformática e otimização de redes. O rSWeeP é uma implementação em R do método SWeeP, desenvolvida para popularizar esta metodologia no campo da bioinformática. Ao utilizar o SWeeP para representar sequências biológicas em vetores de baixa dimensão, o rSWeeP facilita análises rápidas e precisas de grandes volumes de dados genômicos em uma das plataformas mais populares na bioinformática: a linguagem R. O R3TO é introduzido como uma alternativa eficiente aos métodos tradicionais de cálculo de distância, como o algoritmo de Dijkstra, demonstrando superioridade ao lidar com redes de distribuição elétrica em áreas rurais. Esta pesquisa ainda propõe um uso sinérgico das capacidades do rSWeeP e do R3TO, que pode resultar em ganhos significativos de precisão e eficiência. O estudo, portanto, evidencia o potencial de ambas as ferramentas, isoladas e em conjunto, para impulsionar avanços na análise filogenética, ampliando as possibilidades de aplicações na área de bioinformática

Abstract: This dissertation presents the rSWeeP and R3TO tools as innovations in the field of bioinformatics and network optimization. rSWeeP is an R implementation of the SWeeP method, developed to popularize this methodology in the field of bioinformatics. By using SWeeP to represent biological sequences in low-dimensional vectors, rSWeeP facilitates fast and accurate analysis of large volumes of genomic data in one of the most popular platforms in bioinformatics: the R language. R3TO is introduced as an efficient alternative to traditional distance calculation methods, such as Dijkstra's algorithm, demonstrating superiority when dealing with electrical distribution networks in rural areas. This research also proposes a synergistic use of the capabilities of rSWeeP and R3TO, which can result in significant gains in accuracy and efficiency. The study, therefore, highlights the potential of both tools, alone and together, to drive advances in phylogenetic analysis, expanding the possibilities of applications in the field of bioinformatics